蜂業(yè)在現(xiàn)代農(nóng)業(yè)中發(fā)揮著重要作用,是人類(lèi)生活環(huán)境和經(jīng)濟(jì)的重要組成部分。蜜蜂養(yǎng)殖是蜂業(yè)的基礎(chǔ)和關(guān)鍵環(huán)節(jié),傳統(tǒng)養(yǎng)殖方法依賴人力與經(jīng)驗(yàn),作業(yè)過(guò)程中開(kāi)箱觀測(cè)蜂群的操作對(duì)蜂群活動(dòng)和生產(chǎn)會(huì)產(chǎn)生較大干擾,隨著傳感器等技術(shù)進(jìn)步,采用機(jī)器視覺(jué)技術(shù)開(kāi)展蜂群自動(dòng)化監(jiān)測(cè)及蜂群行為分析將有效解決無(wú)接觸觀測(cè)蜂群的難題。在此背景下,本文以計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)為核心開(kāi)展巢門(mén)區(qū)蜂群自動(dòng)化監(jiān)測(cè)研究,實(shí)現(xiàn)巢門(mén)區(qū)蜂群數(shù)量檢測(cè)統(tǒng)計(jì)和蜜蜂進(jìn)出巢數(shù)量統(tǒng)計(jì),并開(kāi)發(fā)了巢門(mén)蜂群自動(dòng)化監(jiān)測(cè)系統(tǒng)。本文研究結(jié)果為巢門(mén)區(qū)蜂群自動(dòng)化監(jiān)測(cè)提供理論依據(jù)和技術(shù)支撐,也為蜂群行為分析研究奠定數(shù)據(jù)和技術(shù)研究基礎(chǔ),本文主要研究?jī)?nèi)容包括下面三個(gè)部分。（1）實(shí)現(xiàn)了巢門(mén)區(qū)蜂群數(shù)量的監(jiān)測(cè)指標(biāo)的自動(dòng)獲取。在不同光照、天氣、蜂群數(shù)量等環(huán)境下針對(duì)巢門(mén)區(qū)蜂群數(shù)量進(jìn)行自動(dòng)檢測(cè)統(tǒng)計(jì),并開(kāi)展優(yōu)化的codebook檢測(cè)、結(jié)合平均像素統(tǒng)計(jì)的傳統(tǒng)方法和基于SSD模型目標(biāo)檢測(cè)的深度學(xué)習(xí)方法等算法研究。研究結(jié)果顯示在如蜜蜂陰影、蜜蜂遮擋等復(fù)雜蜜蜂狀況不同場(chǎng)景下,SSD方法的檢測(cè)能力更具有優(yōu)勢(shì),在蜂群數(shù)量較少、中等和較多情況下,采用SSD方法的蜜蜂數(shù)量統(tǒng)計(jì)準(zhǔn)確率為96.34%、92.52%、88.0... 

【文章頁(yè)數(shù)】：68 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
附件
摘要
abstract
第一章 緒論
    1.1 研究背景
    1.2 蜂群監(jiān)測(cè)研究現(xiàn)狀
        1.2.1 巢內(nèi)監(jiān)測(cè)研究現(xiàn)狀
        1.2.2 巢外監(jiān)測(cè)研究現(xiàn)狀
    1.3 研究目的和意義
    1.4 研究?jī)?nèi)容
    1.5 研究思路與技術(shù)路線
        1.5.1 研究思路
        1.5.2 技術(shù)路線
第二章 目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤研究現(xiàn)狀
    2.1 目標(biāo)檢測(cè)
        2.1.1 目標(biāo)檢測(cè)概念
        2.1.2 目標(biāo)檢測(cè)方法
    2.2 目標(biāo)跟蹤
        2.2.1 目標(biāo)跟蹤概念
        2.2.2 目標(biāo)跟蹤方法
第三章 巢門(mén)區(qū)蜂群數(shù)量監(jiān)測(cè)研究
    3.1 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)與數(shù)據(jù)獲取
        3.1.1 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)
        3.1.2 數(shù)據(jù)獲取
    3.2 數(shù)據(jù)集構(gòu)建
        3.2.1 深度學(xué)習(xí)目標(biāo)檢測(cè)數(shù)據(jù)集
        3.2.2 測(cè)試數(shù)據(jù)集
    3.3 基于傳統(tǒng)方法的巢門(mén)蜂群計(jì)數(shù)
        3.3.1 codebook方法簡(jiǎn)介
        3.3.2 codebook檢測(cè)和區(qū)域優(yōu)化
        3.3.3 陰影區(qū)域及噪點(diǎn)去除
        3.3.4 基于平均像素法的蜜蜂數(shù)量統(tǒng)計(jì)
        3.3.5 檢測(cè)和計(jì)數(shù)結(jié)果分析
    3.4 基于SSD檢測(cè)的巢門(mén)蜂群計(jì)數(shù)
        3.4.1 SSD算法原理
        3.4.2 模型訓(xùn)練
        3.4.3 檢測(cè)計(jì)數(shù)結(jié)果分析
    3.5 傳統(tǒng)方法與SSD方法對(duì)比分析
    3.6 小結(jié)
第四章 蜜蜂進(jìn)出巢數(shù)量監(jiān)測(cè)研究
    4.1 蜜蜂跟蹤數(shù)據(jù)
    4.2 基于sort方法的蜜蜂跟蹤
        4.2.1 運(yùn)動(dòng)模型
        4.2.2 數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)
        4.2.3 追蹤目標(biāo)管理
        4.2.4 sort跟蹤結(jié)果
    4.3 基于deepsort方法的蜜蜂跟蹤
        4.3.1 狀態(tài)估計(jì)
        4.3.2 軌跡處理
        4.3.3 數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)
        4.3.4 級(jí)聯(lián)匹配
        4.3.5 deepsort跟蹤結(jié)果
    4.4 蜜蜂進(jìn)出狀態(tài)判斷和進(jìn)出數(shù)量統(tǒng)計(jì)
        4.4.1 蜜蜂進(jìn)出狀態(tài)判斷
        4.4.2 蜜蜂進(jìn)出數(shù)量統(tǒng)計(jì)
        4.4.3 進(jìn)出數(shù)量統(tǒng)計(jì)結(jié)果分析
    4.5 小結(jié)
第五章 蜂群自動(dòng)化監(jiān)測(cè)系統(tǒng)
    5.1 系統(tǒng)介紹
    5.2 系統(tǒng)設(shè)計(jì)
        5.2.1 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)
        5.2.2 數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)
        5.2.3 服務(wù)功能設(shè)置
    5.3 系統(tǒng)開(kāi)發(fā)
        5.3.1 系統(tǒng)開(kāi)發(fā)環(huán)境
        5.3.2 系統(tǒng)運(yùn)行環(huán)境
    5.4 系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)
        5.4.1 系統(tǒng)管理
        5.4.2 蜂場(chǎng)管理
    5.5 小結(jié)
第六章 總結(jié)與展望
    6.1 總結(jié)
    6.2 展望
參考文獻(xiàn)
致謝
作者簡(jiǎn)歷


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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[4]基于遷移學(xué)習(xí)與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的玉米植株病害識(shí)別[J]. 陳桂芬,趙姍,曹麗英,傅思維,周佳鑫.  智慧農(nóng)業(yè). 2019(02)
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[8]基于微傳感器陣列的蜂巢溫度監(jiān)測(cè)與分析系統(tǒng)[J]. 李想,江朝暉,陸元洲,潘煒,余林生.  傳感器與微系統(tǒng). 2015(11)
[9]蜜蜂蜂群溫濕度調(diào)節(jié)研究進(jìn)展[J]. 汪天澍,劉芳,余林生,潘煒,江朝暉,付月生.  生態(tài)學(xué)報(bào). 2015(10)
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博士論文
[1]基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤算法研究[D]. 尹宏鵬.重慶大學(xué) 2009

碩士論文
[1]基于背景減除法的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)算法研究[D]. 李志忠.中國(guó)民航大學(xué) 2015
[2]蜂巢多點(diǎn)溫濕度監(jiān)測(cè)關(guān)鍵技術(shù)研究[D]. 付月生.安徽農(nóng)業(yè)大學(xué) 2015
[3]蜂箱內(nèi)多點(diǎn)溫度檢測(cè)系統(tǒng)研究[D]. 呂俊峰.中北大學(xué) 2013
[4]溫度對(duì)蜜蜂卵發(fā)育影響的研究[D]. 江天寶.福建農(nóng)林大學(xué) 2004



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